算推理、代码生成补全等应用场景， 支持联网搜索与深度思考模式，同时支持文件上传，能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。 文本生成 表格、列表生成（如日程安排、菜谱） 代码注释、文档撰写 结构化生成 文章/故事/诗歌写作 营销文案、广告语生成 社交媒体内容（如推文、帖子） 剧本或对话设计 文本创作 长文本摘要（论文、报告） 文本简化（降低复杂度） 多语言翻译与本地化 摘要与改写 推理模型那样复杂的推理和决策能力。 维度 推理模型 通用模型 优势领域 数学推导、逻辑分析、代码生成、复杂问题拆解 文本生成、创意写作、多轮对话、开放性问答 劣势领域 发散性任务（如诗歌创作） 需要严格逻辑链的任务（如数学证明） 性能本质 专精于逻辑密度高的任务 擅长多样性高的任务 强弱判断 并非全面更强，仅在其训练目标领域显著优于通用模型 通用场景更灵活，但专项任务需依赖提示语补偿能力 • 例如：GPT-3、GP 限于模式识别和优化，缺乏真正的创新能力 能够生成新的创意和解决方案，具备创新能力 人机互动能力 按照预设脚本响应，较难理解人类情感和意图 更自然地与人互动，理解复杂情感和意图 问题解决能力 擅长解决结构化和定义明确的问题 能够处理多维度和非结构化问题，提供创造性的解 决方案 伦理问题 作为受控工具，几乎没有伦理问题 引发自主性和控制问题的伦理讨论 CoT链式思维的出现将大模型分为了两类：“概率预测（快速反应）”模型和“链式推理（慢速思考）”模型。

进行在线分析，操作简单便捷。  信息提取与分析：平台自动运用AI技术对导入的文献进行关键信息提取和深度梳理分析，用户无需进行复 杂操作，等待平台处理完成即可。  综述生成：根据智能分析结果，平台自动生成结构化的文献综述文本内容和可视化图表，用户可直接获取 完整的综述报告，也可根据需要进行自定义调整，如综述主题、目标、参数等。 知网研学平台官网：https://aiplus.cnki.net/sumup/sumup 并提供了有益的可视化工具，增强了综述的直观性与理解度。  PubScholar平台在内容多样性和研究视角多样性方面表现良好，但引用格式和参考文献管理方面有待提高。  知网研学平台则在中文文献分析和结构化内容生成方面具有优势，引用格式较为规范。  斯坦福STORM在行业报告的生成中表现突出，能够提供较为简洁且针对性的内容，适合行业趋势分析与快速阅读。 PS：使用感受会因个体差异而有不同，仅作参考 定义与作用：冷启动数据是指在模型训练初期，引入的一小部 分高质量、结构化的数据。其作用是为模型提供一个良好的起 点，解决强化学习训练初期的不稳定问题，规范模型的输出格 式和推理链条，使其更符合人类可读性。 • 数据来源与特点：这些数据部分来源于清理后的R1-Zero 输出， 还包括人工后处理的长思维链（CoT）数据。其数量相对较少 但质量高，经过精心设计，具有良好的可读性和结构化特点。 • 对模型训练的影响：冷启动数据为模型训练奠定了坚实的基础，

在正在使用的系统上进行。 注： 虽然可以在系统安装后更改硬盘分区布局，但是在对分区进行更改之前备份数据仍然 非常重要。 关于文件系统对硬盘进行分区只是开始。一旦磁盘被分割，这些分区需要格式化以使 操作系统可以按结构化的方式放置文件。有许多种不同的文件系统类型，每种都有其 优点。对于 Microsoft Windows，最主要的两种文件系统是 FAT(文件分配表，File Allocation Table)和 NTFS